AD pixar-portrait-generator
превращает селфи и портреты в 3D-анимированных персонажей в стиле Pixar с кинематографическим CGI-рендерингом. Создавайте аватары качества фильмов Disney Pixar, 3D-мультяшные портреты и анимированные портреты персонажей с мягким объемным освещением, выразительными большими глазами и глянцевой подповерхностной кожей — идеально подходит для вирусных изображений профиля, анимированных портретов, семейных портретов и 3D-мультяшных трансформаций людей, питомцев и оригинальных персонажей через API генерации изображений Neta AI (бесплатная пробная версия на neta.art/open).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«selfies and portraits into Pixar-style 3D animated characters with cin…»
selfies and portraits into Pixar-style 3D animated characters with cinematic CGI rendering. Generate Disney Pixar movie-quality avatars, 3D cartoon portraits, and animated character art featuring soft volumetric lighting, expressive oversized eyes, and glossy subsurface skin — perfect for viral profile pictures, animated-style headshots, family portraits, and 3D cartoon transformations of people, pets, and original characters via the Neta AI image generation API (free trial at neta.art/open).
превращает селфи и портреты в 3D-анимированных персонажей в стиле Pixar с кинематографическим CGI-рендерингом.
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools"
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Шаги. Шагов: 2
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 266 токенов
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 497 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.